Matlab语音信号处理:频谱分析与IIR/FIR滤波实例
本篇文章详细介绍了如何使用MATLAB对音频信号进行频谱分析和滤波。首先,用户通过`uigetfile`函数选择并读取.wav格式的语音信号,获取信号数据`y`和采样率`fs`。文章着重展示了两种滤波器设计方法:FIR(有限 impulse response)和IIR(infinite impulse response)。 对于FIR滤波器,用户设置了性能指标,如截止频率`fc`(1000Hz)和带宽`bw`(1200Hz),以及阻塞频率比`Rp`(1)和衰减比`Rs`(100)。利用`fir1`函数设计了一个带汉明窗的低通滤波器,其阶数`N`通过计算确定,以满足特定的过渡带宽度。接着,文章绘制了滤波器的频率响应,并将原始信号与滤波后的信号在时域(时间-幅度图)和频域(幅度-频率图)上进行了对比,以评估滤波效果。滤波后的声音还被播放出来。 对于IIR滤波器部分,虽然具体内容没有在提供的部分详细描述,但通常会涉及设计IIR滤波器系数,例如通过Butterworth、Chebychev或Elliptic等滤波器类型,然后使用`freqz`函数绘制其频率响应。在IIR滤波后,同样会对比滤波前后信号的变化,并可能进行类似的可视化和声音回放。 最后,文章提及设计一个信号处理系统的界面,这可能涉及到GUI(图形用户界面)的创建,用于用户交互,包括选择不同的滤波器类型,调整参数,以及实时观察滤波效果。这样的界面有助于提高信号处理的用户体验和灵活性。 总结来说,这篇文章提供了一套完整的MATLAB语音信号处理流程,包括信号读取、基本显示、滤波器设计、滤波操作以及结果分析和可视化,适合那些希望深入理解MATLAB在音频信号处理中的应用的读者。
clc;
[filename,filepath]=uigetfile('.wav','Open wav file');
[y,fs,nbits]=wavread([filepath,filename]); %从电脑文件夹选择wav音频文件
b=menu('请选择选项','原始信号采样后时域图和频谱图','FIR滤波器','IIR滤波器','退出');
while(b~=4)
if b==1
temp=menu('请选择选项','播放原始语音','原始语音时域图','原始语音做FFT变换后频谱图','返回');
if temp==1
%播放语音
sound(y);
elseif temp==2
%画出原始语音时域图
figure(11)
plot(y);
xlabel('时间(ms)');
ylabel('幅值');
title('原始语音时域图');
elseif temp==3
%画出原始语音做FFT变换后频谱图
Y1=fft(y);
Y=abs(Y1);
figure(12)
plot(Y);
xlabel('频率');
ylabel('幅值');
title('原始语音做FFT变换后频谱图');
else
end
if b==2
temp=menu('请选择选项','FIR低通滤波器','FIR高通滤波器','FIR带通滤波器','返回');
if temp==1
%FIR低通滤波器
fs=10000;
wp=2*pi*1000/fs;
wst=2*pi*1200/fs;
Rp=1;
Rs=100;
wdelta=wst-wp;
N=ceil(8*pi/wdelta); %取整
wn=(wp+wst)/2;
[b,a]=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1)); %选择窗函数,并归一化截止频率
figure(21)
freqz(b,a,512);
title('FIR低通滤波器');
y1=filter(b,a,y);
figure(22)
subplot(2,1,1)
plot(y)
title('FIR低通滤波器滤波前的时域波形');
xlabel('时间(ms)');
ylabel('幅值');
subplot(2,1,2)
plot(y1);
title('FIR低通滤波器滤波后的时域波形');
xlabel('时间(ms)');
ylabel('幅值');
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